純視覺智駕的安全性保障存在一定挑戰，但也有其優勢與發展方向。純視覺智駕模擬生物神經網絡和眼睛視覺系統，在復雜道路環境中有一定效果，能憑借視覺感知應對諸多常規路況。然而，其算法較為被動，在惡劣天氣和黑夜場景下感知能力明顯不足，這對智駕安全性構成威脅。不過，科技在發展，未來有望通過技術優化等途徑進一步提升純視覺智駕的安全性保障水平 。

為提升純視覺智駕的安全性，科研人員和車企都在不斷探索。一方面，持續優化算法是關鍵。通過大量的數據訓練和先進的模型優化，讓視覺系統能夠更精準、更快速地識別各種物體和場景，減少誤判和漏判的情況。不斷豐富算法所學習的數據樣本，涵蓋各種不同的天氣、光照條件下的路況，使算法在面對復雜多變的環境時能更穩健地做出決策。

另一方面，雖然純視覺智駕強調視覺系統，但也并非完全排斥其他技術的輔助。可以將其與一些簡單的傳感器進行適度融合，不是像融合感知方案那樣深度結合，而是作為補充，在視覺系統出現感知困難時提供一定的信息支持，進一步增強安全性。

此外，實時監測和反饋機制也至關重要。建立一套高效的系統，實時監測視覺智駕系統的運行狀態，一旦發現異常情況，能夠迅速做出反應，比如及時切換到人工駕駛模式或者采取緊急制動等措施，最大程度降低安全風險。

總之，純視覺智駕的安全性保障是一個復雜但充滿希望的課題。盡管當前存在挑戰，不過隨著算法優化、適度融合輔助技術以及高效監測反饋機制等多方面的協同發展，純視覺智駕有望在未來為人們帶來更安全、可靠的智能駕駛體驗，在自動駕駛領域占據重要的一席之地。